본 연구는 생성형 AI(GPTs)를 활용하여 한국어 학습자를 위한 인접쌍 생성 챗봇을 개발하고, GPTs가 생성한 사과 화행 인접쌍 전략을 분석하 는 데 초점을 맞추었다. GPTs의 대화 생성을 통해 사과 화행에 대한 인 접쌍의 전략 유형을 담화완성형 테스트(DCT)를 기반으로 다양한 상황별 로 도출하고, 인접쌍을 연구하였다. 연구 결과, 공적·사적 상황, 친밀도, 사회적 지위 등의 사회적 변인이 GPTs의 인접쌍 생성에 영향을 미침을 확인하였다. 특히, 공적 상황에서는 문제 해결 중심의 대안 제시 전략이 주로 사용되었으며, 사적이면서 사회적 지위 차이가 있는 상황에서는 상 대방의 체면을 회복시키는 이해 전략이 두드러졌다. 본 연구는 GPT 기반 인공지능 챗봇을 활용하여 학습자들이 실제 대화 상황에서 사용할 수 있는 전 략적 도구를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다는 데 의의가 있다.

이 연구에서는 전통적 이독성 공식의 하나인 Dale-Chall 공식을 사용하여 한국어능력시험 11회부터 21회까지의 읽기 지문을 분석하고 산출된 이독성 지수로 각 등급별 난이도를 살펴보았다. 이 연구는 한국어와 영어에 기반한 다양한 공식 중 특히 가장 정확한 공식인 Dale-Chall 공식을 살펴보았다. 한국어능력시험의 읽기 지문 분석을 위해 공식 측정 기준을 재설정하였다. 출제된 텍스트에서 발견된 문장과 어려운 어휘의 수는 이독성과 관련이 깊었다. 상․중․하에 따른 난이도 정도는 고르게 분포되지 않았고 초급의 경우 텍스트의 난이도가 전체적으로 낮은 반면 중․고급에서는 어휘와 문장의 단어 수가 적절하게 분포되었다. 따라서 단어 난이도의 적절한 유지를 통해 텍스트의 난이도 균등성을 지킬 수 있을 것이다.